"单相交交变频电路Matlab仿真研究：采用近似余弦交点法及其模型构建，仿真效果良好且可设置改变频率的波形变化",单相交交变频电路 Matlab仿真 采用近似余弦交点法 Matlab仿真模型 仿真和可写报告 效果良好 可以设置改变频率 波形也不同。 单相交-交变频电路的工作原理，其最基本的调制方法是“余弦交点法”，由于“余弦交点法”的控制电路较复杂，且不容易获得精确稳定的同步余弦信号，这里采用了控制电路简单、控制效果和“余弦交点法”差不多的“近似余弦交点法”。 ,单相交交变频电路; 近似余弦交点法; Matlab仿真; 频率设置; 波形变化; 报告效果。,"单相交交变频电路Matlab仿真：近似余弦交点法模型与效果分析"

自动驾驶技术：动态避障与路径规划控制系列视频教程——MATLAB Simulink仿真实验及代码实现,自动驾驶路径规划 采用动态规划实现动态避障功能 MATLAB SIMULINK仿真实验视频效果 代码，相应软件安装好即可直接运行 从汽车运动学到动力学模型搭建，设计控制算法，到决策规划算法，一整套自动驾驶规划控制系列目前已在Matlab2018b、carsim2019.1 和prescan8.5.0联合软件上跑通 提供代码 ,核心关键词：自动驾驶; 路径规划; 动态规划; 避障功能; MATLAB SIMULINK仿真实验; 运动学模型; 动力学模型; 控制算法; 决策规划算法; Matlab2018b; carsim2019.1; prescan8.5.0。,"基于动态规划的自动驾驶路径规划与避障系统设计与仿真"

PMSM转速环的ADRC控制仿真研究：自抗扰控制的实践与抗扰性优秀表现,PMSM转速环ADRC控制仿真研究：自抗扰控制策略的抗扰性仿真效果评估与优化,PMSM转速环ADRC控制仿真,自抗扰控制,抗扰性仿真效果不错 ,PMSM转速环ADRC控制仿真; 自抗扰控制; 抗扰性; 仿真效果。,PMSM转速环ADRC控制仿真，展现卓越抗扰性效果 在现代电机控制领域中，永磁同步电机（PMSM）因其优异的性能而在高精度、高响应的应用场景中得到了广泛的应用。PMSM转速环控制是实现电机高效运行的关键环节之一。近年来，随着控制技术的发展，自抗扰控制（ADRC）因其独特的优点而备受瞩目。ADRC是一种非线性控制策略，它能够在系统模型不完全或存在外部干扰的情况下，通过实时估计和补偿来提高系统对不确定性的适应能力。通过对PMSM转速环应用ADRC控制策略，可以显著提升电机系统的抗干扰能力和控制精度。 在PMSM转速环的ADRC控制仿真研究中，研究人员通过构建精确的电机模型，实现了对电机转速环的精确控制。仿真分析表明，ADRC控制策略对于外部负载扰动、参数变化以及系统内部的非线性因素等具有良好的适应性和鲁棒性。在不同的工况下，ADRC控制都能够确保电机转速稳定，响应迅速，调整过程平滑无超调。 在实际应用中，ADRC控制策略能够根据系统的实时状态进行动态调整，自动产生控制作用，有效消除或减少扰动对系统性能的影响。这不仅提高了电机运行的稳定性，也增强了系统的可靠性。特别是当电机在负载突变或外部环境变化较大时，ADRC的自适应调节功能能够快速响应，迅速恢复到理想的运行状态。 此外，通过对ADRC控制策略的深入研究，研究者还不断优化控制算法，以提高控制精度和抗扰性能。例如，通过改进扩展状态观测器（ESO）的设计，可以更准确地估计系统内部的不确定项，从而为控制器提供更为可靠的控制依据。同时，研究者还探讨了ADRC参数的在线调整方法，以适应不同的运行条件，进一步提高控制系统的整体性能。 从文件名称列表中可以看出，研究者对ADRC控制策略的理论和实践进行了多角度、全方位的探讨。文档涵盖了从基础理论研究到具体实现方法，再到深度应用与效果评估等多个方面。通过这些研究成果，我们不仅能够更深入地理解ADRC控制策略的机理，还能掌握其在PMSM转速环控制中的具体应用和优化方法。 ADRC控制策略在PMSM转速环控制中的应用表现出了显著的抗扰性和鲁棒性，这对于提升电机控制系统的整体性能具有重要的意义。随着控制技术的不断进步，ADRC控制策略有望在更多的电机控制领域得到应用，为实现更高性能的电机系统提供有力的技术支持。

Multisim仿真文件 水箱水位监测控制电路报告 包含：说明书，Multisim10电路源文件，仿真电路等 仿真效果： 1.在水箱内的不同高度安装3根金属棒，以感知水位变化情况， 液位分1，2，3档； 2.当检测到水位低于1、2档时，通过继电器打开电磁阀，向水箱供水； 3.当水位超过1档时，继续供水，直到水位达到2档为止，关闭电磁阀； 数码管显示水位状态 ,Multisim仿真文件; 水箱水位监测; 金属棒感知; 继电器控制; 电磁阀供水; 数码管显示; 电路源文件; 仿真电路。,Multisim仿真文件：水箱水位监测与控制电路报告

《基于Matlab Simulink与PLECS仿真的两相与三相交错并联Boost变换器研究：包含开环、单电压环及电压电流双闭环控制模态的电流均流控制效果分析》,两相交错并联boost变器仿真 三相交错并联boost变器仿真 模型内包含开环，单电压环，电压电流双闭环三种控制模态 两个电感的电流均流控制效果好 matlab simulink plecs仿真模型 ~ ,两相交错并联boost仿真;三相交错并联boost仿真;控制模态;均流控制;Matlab Simulink PLECS仿真模型,"多模态交错并联Boost变换器仿真研究"

"无监督域自适应的切片Wasserstein差异(SWD)：特征分布对齐的几何指导和跨领域的学习方式" 在本文中，我们将介绍一种新的无监督域自适应方法，称为切片Wasserstein差异（SWD），旨在解决域之间的特征分布对齐问题。该方法基于Wasserstein度量和特定于任务的决策边界，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在无监督域自适应中，一个主要挑战是如何跨域学习和泛化。深度学习模型尽管具有出色的学习能力和改进的泛化能力，但是在不同域中收集的数据之间的关系的转移仍然是一个挑战。域转移可以以多种形式存在，包括协变量移位、先验概率移位和概念移位。 我们提出的方法旨在捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 我们的方法基于Wasserstein度量，通过最小化在特定任务分类器之间移动边缘分布，来实现域之间的特征分布对齐。我们还使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 相比于之前的方法，我们的方法不需要通过启发式假设在特征、输入或输出空间中对齐流形，而是直接对需要整形的目标数据区域进行整形。我们的方法也可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。 在深度卷积神经网络中，我们可以使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 在无监督域自适应中，我们可以使用Wasserstein度量来捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。

在现代航海技术领域，无人船和无人艇的研发与应用备受瞩目，它们利用先进的自动化控制技术，可以减少人员需求，提高海上作业的效率和安全性。无人船的路径跟踪控制是实现自主航行的关键技术之一，它需要依赖精确的导航算法和控制策略以确保船只能够按照预定路径行驶。 在路径跟踪控制的研究中，Fossen模型是一个经典的基于动力学的模型，它为无人船的运动模拟提供了理论基础。Fossen模型通过考虑到船体的动力学特性，如质量、惯性、流体动力以及作用在船体上的外力等因素，能够更准确地预测船只在水面上的行为。 为了提高路径跟踪的准确度和适应性，研究者们提出了基于观测器的直线前方观测（Line of Sight，LOS）制导技术，并结合反步法（backstepping）控制策略。LOS制导技术通过实时计算船只当前位置与目标路径之间的视线方向，使船只能够直线驶向目标点。然而，实际操作中存在着各种不确定性和干扰，因此需要实时估计和补偿这些干扰，以保证制导的精度，这正是观测器技术所擅长的。 反步法是一种自适应控制技术，它能够处理系统的不确定性，并提供一种系统化的设计方法来确保系统的稳定性和跟踪性能。通过逐步反向设计控制器，反步法能够设计出一系列中间虚拟控制量，并最终得到实际的控制输入，从而实现对系统状态的精确控制。 ELOS+（Enhanced Line of Sight plus）是一种改进的LOS制导策略，它结合了观测器技术和反步法控制，以提升无人船在复杂海洋环境中的导航能力。ELOS+不仅能够处理船只动力学模型的非线性特性，还可以有效应对环境干扰和测量误差，确保船只能够更加稳定和安全地沿着预定路径行驶。 在技术实现方面，Matlab和Simulink环境为无人船路径跟踪控制策略的仿真提供了强大的工具。Matlab作为一种高级的数学计算软件，拥有强大的矩阵运算能力和丰富的数学工具箱，适用于复杂的算法开发和数据分析。Simulink则是Matlab的一个附加产品，它提供了一个图形化的仿真环境，允许研究人员构建动态系统的模型，并模拟它们的实时行为。 通过使用Matlab和Simulink进行仿真，研究人员可以对路径跟踪控制策略进行设计、测试和验证，而不必在实际海况中进行试验，这样不仅节省了成本，还降低了风险。仿真结果可以帮助研究者优化控制算法，提高无人船的路径跟踪性能。 无人船和无人艇的路径跟踪控制技术，特别是基于Fossen模型和结合观测器的LOS制导以及反步法控制的ELOS+策略，在确保无人船自主安全航行方面扮演着至关重要的角色。而Matlab和Simulink在这一领域的应用，为相关技术的创新和实际应用提供了有力支持。随着控制算法和仿真技术的不断发展和完善，未来无人船技术将更加成熟，能够在更广泛的海域执行更多的任务。

激光熔覆技术：comsol激光熔融与生死单元活化之单道多层模型研究,"探究COMSOL激光熔覆技术、激光选区熔融与生死单元、活化效果及单道多层模型应用",comsol激光熔覆，激光选区熔融， 生死单元，活化，单道多层模型 ,comsol激光熔覆; 激光选区熔融; 生死单元; 活化; 单道多层模型,激光熔覆与选区熔融技术：生死单元活化与单道多层模型 激光熔覆技术是一种表面工程技术，它通过高能密度的激光束将金属粉末或丝材熔化，在基体材料表面形成一层具有特定功能的涂层。这种技术可以用于修复磨损或损坏的零件，改善表面的耐腐蚀性、耐磨性或其它性能。在激光熔覆过程中，COMSOL这一有限元分析软件可以用来模拟熔覆过程中的热传递、流体流动和材料相变等复杂物理现象。 激光选区熔融（Laser Selective Melting, LSM）是一种增材制造技术，属于3D打印的一种形式，能够逐层熔化金属粉末，按照CAD设计模型构建出复杂的三维零件。这项技术的关键在于能够精确控制激光能量，实现零件的快速成型和高度定制。 在激光熔覆与激光选区熔融技术的研究中，生死单元的概念是一个重要的概念。生死单元是指在有限元分析中，为了模拟材料的添加和移除而使用的一种单元激活与去激活的策略。在模拟激光熔覆的过程中，随着激光扫描路径的移动，单元的状态随之改变，从而模拟出材料的添加过程。这一策略对于理解材料的层间结合、热应力分布以及最终形成的涂层质量具有重要意义。 活化效果通常指的是在激光熔覆过程中，基材表面经过激光照射后，活性增加，有利于新涂层材料的附着。活化效果的优劣直接影响到熔覆层与基材之间的结合强度。 单道多层模型是指在激光熔覆中，每一层的熔覆轨迹通常由一单一路径组成，而多层则是指由多道这样的路径叠加以形成整个涂层。这种模型有助于研究每一层沉积过程中材料的温度、应力和形变等参数的变化，从而优化熔覆过程和提高涂层的质量。 本文的研究重点在于探讨COMSOL软件在激光熔覆技术中的应用，特别是对于生死单元的活化效果以及单道多层模型的研究。通过对这些关键技术点的深入分析，可以进一步揭示激光熔覆过程中的物理机制，为实际应用中的工艺参数优化提供理论依据。

基于simlink的永磁同步电机单电压矢量模型预测电流控制仿真及其优越的控制效果.pdf

在ExtJS中实现多行合并（rowspan）的效果，通常是为了在数据表格中展示具有层次结构的数据，或者在某些特定情况下需要对表格行进行合并，以优化数据的展示。这通常涉及到对表格（GridPanel）的配置和自定义。下面我们将深入探讨如何使用ExtJS实现这一功能。 我们要理解ExtJS中的GridPanel组件。GridPanel是ExtJS用于展示数据的常用组件，它由一系列行（rows）和列（columns）组成，每一行对应一个数据对象，每一列对应数据的一个属性。默认情况下，每一行是独立的，没有行间合并的概念。要实现行合并，我们需要对GridPanel的renderer函数进行定制，以及可能需要调整其store和column模型。 1. **renderer函数**：这是关键的部分，因为我们需要在渲染每一行时决定哪些单元格应该合并。renderer函数接收一个值和上下文对象作为参数，可以返回一个HTML字符串或DOM元素来自定义单元格的显示。在这个函数中，我们可以根据数据计算出需要合并的行数，并设置`rowspan`属性。 2. **Store数据处理**：在数据加载到store之前，我们可能需要先对其进行预处理，以便在renderer函数中可以方便地获取到需要合并的信息。例如，如果数据中包含某个字段表示连续的行需要合并，那么在加载数据时就计算好这个值。 3. **ColumnModel配置**：在列模型中，我们需要为那些需要合并的列指定一个特殊的renderer函数。此外，如果合并的行跨越了多列，还需要确保列的顺序和width不会导致合并后的单元格位置错乱。 4. **CSS样式调整**：为了使合并后的单元格看起来更加自然，可能需要对CSS做一些调整，例如隐藏被合并的单元格，或者调整它们的边距和填充，以避免视觉上的重叠。 在给定的文件列表中，我们有以下三个文件： - `rowspan.css`：这是用于调整合并后表格样式的CSS文件，可能包含了隐藏多余单元格、调整布局等样式规则。 - `demo.html`：这是一个示例HTML文件，其中包含了ExtJS GridPanel的配置和初始化代码，可能包含了上述提到的renderer函数、store配置和ColumnModel设置。 - `rowspan.js`：这是JavaScript文件，包含了实现多行合并的逻辑，包括store数据处理、renderer函数的定义以及GridPanel的配置。 通过分析这些文件，我们可以学习到如何在实际项目中实现ExtJS的多行合并效果。具体实现细节可能需要查看`demo.html`和`rowspan.js`的代码内容，了解具体的实现方式和技巧。而`rowspan.css`则提供了关于如何优化显示效果的启示。这是一次对ExtJS高级特性的实践应用，对于理解ExtJS的自定义能力和数据展示策略非常有帮助。